서베일런스에서 피셔의 선형 판별 분석을 이용한 사람 검출의 성능 향상

Title
서베일런스에서 피셔의 선형 판별 분석을 이용한 사람 검출의 성능 향상
Other Titles
Improve the Performance of People Detection using Fisher Linear Discriminant Analysis in Surveillance
Authors
이정현
Keywords
사람 검출, 특징 추출, 벡터화 방식, 선형 판별 분석,객체 검출, People Detection, Feature Extraction, Vectorization, Fisher Linear Discriminant
Issue Date
2013
Publisher
디지털정책연구
Series/Report no.
디지털정책연구; 제11권 제12호 pp 295~302
Abstract
사람 검출은 정지된 영상 혹은 동영상으로부터 사람의 움직임이나 자세를 추정하고, 사람이 찾아질 경우 영 상 내 사람의 좌표, 동작 인식, 보안관련 인증 등을 알아내는 기술로 정의된다. 이러한 사람 검출은 다른 객체의 검 출이나 사람과 컴퓨터와의 상호작용, 동작 인식 등의 기초 기술로서 해당 시스템의 성능에 영향을 미치는 매우 중요 한 변수 중에 하나이다. 그러나 영상 내의 사람은 움직임, 자세, 크기, 빛의 방향 및 밝기, 다른 객체와의 중복 등의 환경적 변화로 인해 사람 모양이 다양해지므로 정확하고 빠른 검출이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 피셔의 선형 판 별 분석을 이용하여 몇 가지 환경적 조건을 극복한 정확하고 빠른 사람 검출 방법을 제안한다. 제안된 방법은 사람 움직임 및 자세와 배경에 무관하게 빠른 시간 안에 사람을 검출하는 것이 가능하다. 이를 위해 계층적인 방법으로 사람 검출을 수행하며, 휴리스틱한 방법, 피셔의 판별 분석을 이용하여 사람 검출을 수행하고, 검색 영역의 축소와 선형 결정의 계산 시간의 단축으로 검출 응답 시간을 빠르게 하였다. 추출된 사람 영상에서 사람의 자세를 추정하고 사람의 영역을 검출함으로써 사람 정보의 사용에 있어 보다 많은 정보를 추출할 수 있도록 하였다.
URI
http://dx.doi.org/10.14400/JDPM.2013.11.12.295
http://dspace.inha.ac.kr/handle/10505/32616
ISSN
1738-1916
Appears in Collections:
College of Engineering(공과대학) > Computer Engineering (컴퓨터공학) > Local Access Journal Papers, Reports(컴퓨터정보공학 논문, 보고서)

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